生物统计附试验设计
第一章绪论1.生物统计学的内容：统计原理、统计方法和试验设计。
2.生物统计的作用：a.科学地整理分析数据；b.判断试验结果的可能性；c.确定事物之间的相互关系；d.提供试验设计的原理。
3.样本容量常记为n,通常把n≤30的样本称为小样本，n.>30的样本称为大样本。
4.名解：（重）①生物统计：生物统计是应用概率论和数据统计的原理和方法来研究生物界数量变化的学科；②总体：是被研究对象的全体，据所含的个体的多少，总体分为有限总体和无限总体。
③样本：是指总体内随机抽取出来若干个体所组成的单位。
④随机误差：由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成的误差，内在如个体差异，外在如环境，它影响试验的精确性。
（了）①参数：从总体计算出来的数量特征值，它是一个真值，没有抽样变动的影响，一般用平均数u，标准差s。
②统计量：是从样本计算出来的数量特征值，它是参数的估计值，受样本变动的影响，一般用拉丁字母表示，如平均数。
③系统误差：主要是试验动物的初始条件不同，试验条件相差较大，仪器不准，标准试剂未经校正，药品批次不同，药品用量与种类不符合试验计划要求，以及观察，记录抄案，计算中的错误所引起的误差，它影响试验的准确性。
④准确性：指在试验或调查中某试验指标或形状的观测值与其真值接近的程度。
⑤精确性：指试验或调查中一试验指标或形状的重复观测值彼此接近的程度。
第二章资料的整理1.统计资按性质分为：计量资料、次数资料和半定量资料。
2.计量资料是指用量测方式获得的数量性状资料，即用度、量、衡等计量工具直接测量获得的数量性状资料。
计量资料整理的五步骤如下：（1）求全距，即资料中最大值和最小值之差R=Max(x)—Min(x);(2)确定组数即按样本大小而定；样本含量与组数样本含量 组数30～60 6～860～100 8～10100～200 10～12200～500 12～17500以上 17～30（3）确定组距，每组最大值与最小值之差记为i ，公式：组距（i）＝全距（R）／组数k ；（4）确定组中值及组限，各组的最大值和最小值称为组限，最小值为下限，最大值为上限，每组的中点值称为组中值，组中值=（下限+上限）／2=下限+组距／2=上限-组距／2；（5）归组划线计数，作次数分布表。
3.常用的五种统计图为长条图、圆图、线图、直方图、折线图，掌握直方图和折线图的绘制。
4.原始资料的检查核对主要进行下面三性的检查：①检查资料的完整性；②检查资料的正确性；③检查资料的精确性。
5大样本资料需整理成次数分布表。
第三章资料的统计描述1.平均数包括以下五种算术平均数、中位数、众数、几何平均数及调和平均数。
2.用来度量资料变异程度的指标主要有极差、方差、标准差、变异系数。
3.平均数的基本性质是（1）样本各观测值与平均数之差的和为零，简述为离均差之和为；（2）样本各观测值与平均数之差的平方和为最小，简述为离均差平方和为最小。
4.10头母猪第一胎产仔数为9、8、7、10、12、10、11、14、8、9（头）计算10头母猪第一胎产仔数的平均数、中位数、标准差和变异系数。
解：①平均数Σx=9+8+7+10+12+10+11+14+8+9=98，n=10 ②资料数据按小到大排列如：7、8、8、9、9、10、10、11、12、14 中位数 ③标准差 ④变异系数 第四章常用概率分布1.事件概率具有以下性质：①对于任何事件A，有0≤P（A）≤1；②必然事件的概率为1，即P（Ω）=1：③不可能的事件概率为0,即P（Ø）=0。
2.（1）正态分布：若连续型随机变量X的概率分布密度函数为 其中 为平均数，σ2为方差，则称随机变量X服从正态分布，记为X～ 。
相应的概率分布函数为正态分布密度曲线为：（2）标准正态分布：：当μ=0、σ=l时，正态总体称为标准正态总体，其相应的函数表示式是，（-∞＜x＜+∞）其相应的曲线称为标准曲线；.标准正态总体的概率问题: 对于标准正态总体N（0，1）， 是总体取值小于 的概率，即 ，其中 ，图中阴影部分的面积表示为概率 只要有标准正态分布表即可查表解决.从图中不难发现:当 时， ；而当 时，Φ（0）=0.5；标准正态总体 在正态总体的研究中有非常重要的地位，为此专门制作了“标准正态分布表”．在这个表中，对应于 的值 是指总体取值小于 的概率，即 ， ．若 ，则 ．利用标准正态分布表，可以求出标准正态总体在任意区间 内取值的概率，即直线 ， 与正态曲线、x轴所围成的曲边梯形的面积 ．（3）有关概率计算的公式： P(0≤u＜u1)＝Φ(u1)-0.5 P(u≥u1) =Φ(-u1) P(｜u｜≥u1)=2Φ(-u1) P(｜u｜＜u1)=1-2Φ(-u1) P(u1≤u＜u2)＝Φ(u2)-Φ(u1)注：用曲线图和面积来理解记忆。
（4）关于标准正态分布要熟记下列几种常用概率：P（-1≤u＜1）=0.6826P（-2≤u＜2）=0.9545 P（-3≤u＜3）=0.9973 P（-1.96≤u＜1.96）=0.95P (-2.58≤u＜2.58)=0.99（5）例：①已知u～N(0，1)，试求： (1) P(u＜-1.64)＝? (2) P (u≥2.58)=? (3) P (｜u｜≥2.56)=? (4) P(0.34≤u＜1.53) =? 利用(4-12)式，查附表1得： (1) P(u＜-1.64)=0.05050 (2) P (u≥2.58)=Φ(-2.58)=0.024940 (3) P (｜u｜≥2.56)=2Φ(-2.56)=2×0.005234=0.010468 (4) P (0.34≤u＜1.53)=Φ(1.53)-Φ(0.34)=0.93669-0.6331=0.30389 ②已知u～N(0,1)试求： (1) P(u＜- )+P(u≥ )=0.10的 (2) P(- ≤u＜ ﹚=0.86的 因为附表2中的α值是：所以 （1) P(u＜- )+ P(u≥ )=1- P(- ≤u＜ ﹚=0.10=α由附表2查得： =1.644854(2) P (- ≤u＜ )=0.86 ，α=1- P (- ≤u＜ )=1-0.86=0.14由附表2查得： =1.475791对于x～N(μ,σ2)，只要将其转换为u～N(0,1),即可求得相应的双侧分位数。
③已知猪血红蛋白含量x服从正态分布N(14.52， )， 若P(x＜1.1) =0.025, P(x> )=0.025,P(x＜ ) =0.005，P(x> )=0.005，求 , ， ， 。
由题意可知，α／2=0.025,α=0.05 又因为P(x> )= 故 P(x＜ ＝+ P(x> )= P(u＜- ＝+ P(u> ) =1- P(- 同理 =2.575829，所以 ( -14.52)\\\/1.68=-2.575829， ( -14.52)\\\/1.68=2.575829即 ≈10.19， ≈18.85。 ④已知猪血红蛋白含量x服从正态分布N(12.86， )， 若P(x＜ ) =0.03, P(x≥ )=0.03,求 , 。 由题意可知，α／2=0.03,α=0.06 又因为 P(x≥ )= 故 P(x＜ ＝+ P(x≥ )= P(u＜- ＝+ P(u≥ ) =1- P(- ≤P＜ )=0.06=α由附表2查得： =1.880794,所以 ( -12.86)\\\/1.33=-1.880794， ( -12.86)\\\/1.33=1.880794即 ≈10.36， ≈15.36。 3. ①双侧概率（重）：把随机变量X落在平均数 左右标准差σ一定倍数区间之外的概率记作σ；②单侧概率：指所求得随机变量X小于平均数 左侧标准差σ一定倍数或大于平均数 右侧标准差σ一定倍数的概率记作σ／2。 第五章假设检验1.显著性检验：就是指在对资料进行统计分析时，先提某一问题对样本所在总体的参数提出一个统计假设，然后根据从样本获得的统计量所服从的概率分布，对这一假设进行检验；其目的是主要是看样本是否来自于均数相同的总体即通过对样本的研究来对总体作出统计推断；检验的对象是在统计学中，是以样本平均数差异x1- x2的大小时样本所在的总样本平均数 1、 2是否相同作出推断。 2.为什么以样本均数作为检验对象呢 是因为样本平均数具有下述特性：（1）离均差的平方和 (xi- )2最小。 说明样本平均数与样本各个观测值最接近，平均数是资料的代表数。 （2）样本平均数是总体平均数的无偏估计值，即E（ ）＝ 。 （3）根据统计学中心极限定理，样本平均数 服从或逼近正态分布。 所以，以样本平均数作为检验对象，由两个样本平均数x1和x2的差异去推断样本所属总体平均数是否相同时有依据的。 3.(了) ①标准误(平均数抽样总体的标准差) 的大小反映样本平均数 的抽样误差的大小，即精确性的高低。 标准误大，说明各样本平均数 间差异程度大，样本平均数的精确性低。 反之， 小，说明 间的差异程度小，样本平均数的精确性高。 的大小与原总体的标准差σ成正比，与样本含量n的平方根成反比。 从某特定总体抽样，因为σ是一常数，所以只有增大样本含量才能降低样本平均数 的抽样误差。 在实际工作中，总体标准差σ往往是未知的，因而无法求得 。 此时，可用样本标准差S估计σ。 于是，以 估计 。 记 为 ，称作样本标准误或均数标准误。 ②区别：样本标准差与样本标准误是既有联系又有区别的两个统计量， = 已表明了二者的联系。 二者的区别在于：样本标准差S是反映样本中各观测值 , ,…, 变异程度大小的一个指标，它的大小说明了 对该样本代表性的强弱。 样本标准误 是样本平均数 的标准差，它是 抽样误差的估计值， 其大小说明了样本间变异程度的大小及 精确性的高低。 4. ①小概率事件通常指发生的概率小于5%的事件，认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。 随机事件的概率表示了随机事件在一次试验中出现的可能性大小。 若随机事件的概率很小，例如小于0.05、0.01、0.001，称之为小概率事件。 小概率事件虽然不是不可能事件，但在一次试验中出现的可能性很小，不出现的可能性很大，以至于实际上可以看成是不可能发生的。 在统计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能性原理，亦称为小概率原理。 小概率事件实际不可能性原理是统计学上进行假设检验（显著性检验）的基本依据。 ②一统计资料进行统计推断判断的原则如下：Ⅰ、当 < ,P>0.05 时，差异不显著，用“NS”表示，不能否H0 ；Ⅱ、当 ≤ ≤ ，0.01< P <0.05时，差异显著，用“*”表示，接受HA，否定H0 ；Ⅲ、当 ≥ ，P≤0.01时，差异极显著，用“**”表示，接受HA，否定H0 。 5.计算题：了解样本均数与总体均数的差异性显著检验及两样本均数的差异性显著检验；重点知道正态总体平均数 的置信区间。 例：①计算下列资料总体平均数的95%，99%置信区间，119、22、104、32、53、31、118、57、30、101、、58、48、68、70。 解：资料总体平均数的95%，99%置信区间df=n－1=14－1=13,故 =2.160， =3.012 =65.0714 ，S＝33.3293， 9.2431 所以⑴95%置信半径为 =19.9668 95%置信下限为 — =45.1046 95%置信上限为 — =85.0382 即该资料总体平均数u 的95%置信区间为45.1046≤u≤85.0382 ⑵99%置信半径为 =27.8426 99%置信下限为 — =37.2288 99%置信上限为 — =92.9140即该资料总体平均数u 的99%置信区间为37.2288≤u≤92.9140 。 ②随机抽测了10只兔的直肠温度，其数据为：38.7、39.0、38.9、39.6、39.1、39.8、38.5、39.7、39.2、38.4℃。 已知该品种兔直肠温度的总体平均数为 ℃，检验该样本平均数温度与 是否有显著性差异 解：⑴提出无效假设与备择假设 H0 ： =39.5，HA： <39.5 ⑵计算t值 经计算得 =39.09，S=0.4909 t=( - )\\\/ =-2.6411 ⑶统计推断 由df=n-1=10-1=9,查附表得临界t值 =2.262 =3.250, <︱t︱< ,0.01< P < 0.05 否定H0，HA接受，表明样本平均数 与已知总体平均数 差异显著。 《生物统计学》学习心得记得开学的前几周，老师说过一句话：每天都是向既定目标迈进的一步。 是啊，我们每天都会经历不同的事情，每天都要学习新的知识。 而我们每周二晚上都要学习生物统计学，我觉得这不仅是周二那天的收获，更是那一周的收获。 因为生物统计学是一门比较严谨的科目，逻辑性比较强，如果认真学了，每一次都会有不同的收获，比较有成就感，所以如果哪一周突然不上生物统计学的话就会感觉一周过得都不充实。 大一的时候听学长学姐们说生物统计学挺难的，跟数学差不多，逻辑性很强。 他们还告诫我们上课一定要认真听，抱佛脚是抱不来的。 我觉得还是要谢谢他们的忠告，很有用，让我们有个心理准备，也坚定了要认真学的决心，可以计划着这一学期要怎么学好这门课。 这本书一发下来的时候，我就打开略看了一下，果然跟数学差不多，不过是在建立在生物研究的基础之上的，针对性更强，对于我们这个专业来说实用性很强，非学不可，而且得好好学。 所以我就下定决心，要认真学，要细心，耐心，课前做好预习工作，上课跟上老师的节奏，课后认真整理复习并认真完成作业。 转眼一学期就要过去了，经过一学期对生物统计学的学习，收获很多。 它包括的内容主要是数据的收集与整理、统计假设检验、方差分析、回归和相关分析、实验设计等。 我觉得这些都非常有用。 实验能力再强，如果不懂得对实验结果进行数据分析比较，就无法得到一个正确的结论。 如第一章讲的是数据的收集与整理，教我们如何整理和描 操作系统实验心得 每一次课程设计度让我学到了在平时课堂不可能学到的东西。 所以我对每一次课程设计的机会都非常珍惜。 不一定我的课程设计能够完成得有多么完美，但是我总是很投入的去研究去学习。 所以在这两周的课设中，熬了2个通宵，生物钟也严重错乱了。 但是每完成一个任务我都兴奋不已。 一开始任务是任务，到后面任务就成了自己的作品了。 总体而言我的课设算是达到了老师的基本要求。 总结一下有以下体会。 1、络真的很强大，用在学习上将是一个非常高效的助手。 几乎所有的资料都能够在上找到linux虚拟机的安装，到linux的各种基本命令操作，再到gtk的图形函数，最后到文件系统的详细解析。 这些都能在上找到。 也因为这样，整个课程设计下来，我浏览的相关页已经超过了100个（不完全统计）。 当然上的东西很乱很杂，自己要能够学会筛选。 不能决定对或错的，有个很简单的方法就是去尝试。 就拿第二个实验来说，编译内核有很多项小操作，这些小操作错了一项就可能会导致编译的失败，而这又是非常要花时间的，我用的虚拟机，编译一次接近3小时。 所以要非常的谨慎，尽量少出差错，节省时间。 多找个几个参照资料，相互比较，慢慢研究，最后才能事半功倍。 2、同学间的讨论，这是很重要的。 老师毕竟比较忙。 对于课程设计最大的讨论伴侣应该是同学了。 能和学长学姐讨论当然再好不过了，没有这个机会的话，和自己班上同学讨论也是能够受益匪浅的。 大家都在研究同样的问题，讨论起来 把实验的目的、方法、过程、结果等记录下来，经过整理，写成的书面汇报，就叫实验报告。 实验报告的种类因科学实验的对象而异。 如化学实验的报告叫化学实验报告，物理实验的报告就叫物理实验报告。 随着科学事业的日益发展，实验的种类、项目等日见繁多，但其格式大同小异，比较固定。 实验报告必须在科学实验的基础上进行。 它主要的用途在于帮助实验者不断地积累研究资料，总结研究成果。 实验报告的书写是一项重要的基本技能训练。 它不仅是对每次实验的总结，更重要的是它可以初步地培养和训练学生的逻辑归纳能力、综合分析能力和文字表达能力，是科学论文写作的基础。 因此，参加实验的每位学生，均应及时认真地书写实验报告。 要求内容实事求是，分析全面具体，文字简练通顺，誊写清楚整洁。 实验报告内容与格式 (一) 实验名称 要用最简练的语言反映实验的内容。 如验证某程序、定律、算法，可写成“验证×××”；分析×××。 (二) 所属课程名称 (三) 学生姓名、学号、及合作者 (四) 实验日期和地点（年、月、日） (五) 实验目的 目的要明确，在理论上验证定理、公式、算法，并使实验者获得深刻和系统的理解，在实践上，掌握使用实验设备的技能技巧和程序的调试方法。 一般需说明是验证型实验还是设计型实验，是创新型实验还是综合型实验。 （六）实验原理：在此阐述实验相关的主要原理。 统计学专业认识实习报告心得体会本人系福州大学统计学专业的一名学生，于2005年6月27日——7月8日到福建省统计局科研所认识实习，在两周的时间里，我所做的每一项工作都是以前从来没有做过的，在领导和同事的耐心帮助下，我学习到了很多实用的、有价值的东西，在积累了一些实际工作经验的同时也更深刻的理解到了统计理论知识体系，为今后的学习奠定了坚实基础。 在认识实习期里，我所做的工作内容比较具体、感受和体会也比较多。 下面，我仅把实习期里的主要情况做一下汇报。 如有不妥之处，欢迎给予批评和指正。 一、 福建省统计局科研所介绍科研所是统计局内部的一个重要职能部门，而统计科研涉及的领域也十分广阔，包括统计基础理论研究、统计应用研究和统计信息技术研究。 同时在政府统计工作中，对政府和社会关心的有关经济、社会、科技、资源与环境等重大问题，都需要从统计的角度进行分析研究，得出结论，提出建议。 “十五”期间，国家统计科技研究的重点是统计观念的创新、统计方法的创新、统计手段的创新以及统计体制的创新。 要积极组织、指导重大课题研究，统计科研所每年要完成一项以上具有重要影响的课题。 统计杂志是展示优秀科技成果的重要窗口，是科技成果转化为生产力的重要媒介。 要加强对统计杂志的领导和支持，不断提高杂志的质量，增加发行量，扩大影响力，努力创办一流杂志。 科研所的主要职能有五点，具体包括：1.拟订全省统计科研计划和科研制度，并组织实施；2.组织协调本局及全省各地区、各部门的统计科研工作；3.承担统计科研课题，负责向国家统计局和省直有关部门进行统计科研课题的申报立项及管理工作；4.承担全省统计科研成果的评审、选优、奖励工作，并推荐优秀成果参加国家和省级评奖；5.拟订省统计学会章程，负责省统计学会日常工作，履行省统计学会秘书处的职责。 根据国务院有关文件精神，国家和各地统计科研所作为非营利性社会公益类科研机构，只能加强，不能削弱。 统计科研所担负着从事统计科学研究、进行科研管理（组织统计科技交流、发布课题指南、课题立项、成果评奖等）、编辑出版统计杂志等重要职能。 统计局要为科研人员配备先进的计算机设备、统计分析软件、通讯工具以及其他办公设备；要建设内容丰富的统计科研网站等。 二、 科研所认识实习的具体内容第一天到科研所报到时，一进门，就看到书柜上排列着诸多奖章，象年度科研先进单位、统计学会先进单位等等，都是国家统计局给予福建省统计局科研所的表彰，也是对他们工作的肯定，我为自己能有幸到这里认识实习而感到骄傲。 俞明所长和所内同事对我们的到来也表示了欢迎。 俞所长对我们今后几天实习的具体工作做了安排，具体包括《福建统计》杂志的出版，统计科研网站的建设，如《国际经济信息摘编》，统计论文出版的校对及统计学会的一些工作。 在次，我也就这几个工作做汇报。 首先，是关于论文集的校对工作，也是此次实习中的重点工作，由于这本论文集的重要性，更要求我们校对工作的严格，在次之前，科研所的同事已经对该论文集校对过三遍，但为了确保论文集的正确无误，我们又进行了第四次校对工作。 我也不得不为科研所里同事们认真负责的工作态度感到钦佩。 首先我们学习了校对工作的基本常识，要求我们对哪怕是一个标点符号的错误也不能放过。 校对了《区域R&D投入对经济发展影响的研究》、《从资金流量和流向的变化看福建经济运行》九篇学术论文。 在校对过程中，印象较深的是关于统计报表的校对，统计报表就严格的编制规则，如规定表号采用一位英文字母或罗马字母和三位数码表示。 英文字母或罗马字母表示全局统计报表制度的排列顺序，三位数码分为两段，第一位数码为第一段表示统计报表的报告期别，或报表的性质，即是年报还是定报，是综合表还是基层表；是经常性调查还是一次性调查或是普查、试行表。 第二、三位数码为第二段表示统计报表的顺序。 还学习了统计报表的性质代码：1、基层年报；2、基层定报；3、综合年报；4、综合定报；5、一次性调查；6、普查。 从中不仅学习了如何查找错误遗漏还懂得了如何制表。 其次，是关于科研所网站的建设，也是本次实习过程中工作时间较长的工作。 我的主要工作是学会网站建设的一些基本知识，并单独处理网站的文章录入，信息搜集等任务。 我负责的主要是“国际经济信息摘编”的编制工作，这个项目主要包括观点聚焦、经济综述]经济比较、热点追踪、市场动态、行业发展动向、统计数据等七个主要项目。 搜集了当今国际上经济发展的最新动态的50余篇文章，并录入入网，以供统计相关部门采编并出版成书。 再次，在实习期间，利用科研所书籍多的优点，阅读了大量关于统计方面的书，如《中国统计》、《福建统计》以及诸多统计专业论文，充实了自己的理论知识，收益非浅，还了解统计学会工作的大致流程。 三、 认识实习的收获与感想在此之先，我想向所有为我的实习提供帮助和指导的老师和科研所的领导和同事致谢,感谢你们为我的顺利实习所作的努力和帮助。 通过实习，我在统计学方面获得了一些实际的工作经验，巩固并检验了自己三年来本科学习的知识水平。 实习期间，我了解并参与了统计论文集的校对工作，并且对统计科研的网站寻找了资料，提出了自己的一些想法。 在此期间，我进一步学习了统计学的理论知识体系,对统计有了更深的理解,将理论与实践有机结合起来。 我的工作得到了实习单位充分的肯定和较好的评价。 本次认识实习是我大学生活中不可或缺的重要经历，其收获和意义可见一斑。 首先，我可以将自己所学的知识应用于实际的工作中，理论和实际是不可分的，在实践中我的知识得到了巩固,解决问题的能力也受到了锻炼；其次，本次实习开阔了我的视野，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握；此外，我还学习了统计科研网站的制作及为网站建设搜集材，可以和同事在一起相互交流，相互促进。 在实习过程中还有些其它方面也让我学到了很多东西。 在两个星期的实习时间里，我基本上掌握了统计科研工作的一些具体操作细节，知道统计科技工作是一项具有创造性的活动，要出一流成果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。 在实践的校对工作中，知道一丝不苟的真正内涵。 认识实习期间，我利用此次难得的机会，努力工作，严格要求自己，虚心向领导和同事求教，每天按时报到，严格遵守各种规章制度。 认真学习统计专业知识，阅读了大量统计方面的各种杂志，论文集，书籍等，进一步掌握了统计技能，从而进一步巩固自己所学到的知识，为以后真正走上工作岗位打下基础。 但在短暂的实习过程中，我也深深的感觉到自己所学知识的肤浅和在实际运用中的专业知识的匮乏，刚开始的一段时间里，对一些工作感到无从下手，茫然不知所措，这让我感到非常的难过。 在学校总以为自己学的不错，一旦接触到实际，才发现自己知道的是多么少，因此在以后的学习中应更加努力，让自己掌握好更多的专业知识，更好的运用统计这门科学。 最后，我想借此机会，再一次向为我的实习提供帮助和指导的老师和科研所的领导和同事以及在实习过程中帮助我的朋友、我的同学致以衷心的感谢 统计学实验心得体会为期半个学期的统计学实验就要结束了，这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进行处理，比如抽样分析，方差分析等。 经过这段时间的学习我学到了很多，掌握了很多应用软件方面的知识，真正地学与实践相结合，加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力，回顾整个学习过程我也有很多体会。 统计学是比较难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。 因此，每次实验课我都坚持按时到实验室，试验期间认真听老师讲解，看老师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教老师和同学，有时也跟同学商量找到更好的解决方法。 几次实验课下来，我感觉我的能力确实提高了不少。 统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。 它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。 可见统计学的重要性，认真学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多掌握一门学科，对自己对社会都有好处。 几次的实验课，我每次都有不一样的体会。 个人是理科出来的，对这种数理类的课程本来就很感兴趣，经过书本知识的学习和实验的实践操作更加加深了我的兴趣。 每次做实验后回来，我还会不定时再独立操作几次为了不忘记操作方法，这样做可以加深我的记忆。 根据记忆曲线的理论，学而时习之才能保生物统计学总结心得
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